汽车特征及市场价格分析数据集AutomobileFeaturesandMarketPriceAnalysisDataset-harshitrajpal2508
数据来源:互联网公开数据
标签:汽车, 市场分析, 价格预测, 车型, 性能, 规格, 机器学习, 数据分析
数据概述:
该数据集包含来自汽车市场的数据,记录了不同品牌、型号、年份的汽车的详细特征和市场价格信息。主要特征如下:
时间跨度:数据记录了汽车的生产年份信息,可用于分析不同年份汽车的市场表现。
地理范围:数据未明确标注地理范围,但包含了全球汽车市场的车型信息。
数据维度:数据集包括“Make”(品牌)、“Model”(型号)、“Year”(年份)、“Engine Fuel Type”(燃油类型)、“Engine HP”(发动机马力)、“Engine Cylinders”(发动机气缸数)、“Transmission Type”(变速器类型)、“Driven_Wheels”(驱动方式)、“Number of Doors”(车门数量)、“Market Category”(市场类别)、“Vehicle Size”(车辆尺寸)、“Vehicle Style”(车辆类型)、“highway MPG”(高速燃油经济性)、“city mpg”(城市燃油经济性)、“Popularity”(受欢迎程度)和“MSRP”(制造商建议零售价)等多个字段。
数据格式:CSV格式,文件名为datacsv,方便数据读取与处理。
来源信息:数据来源于公开的汽车市场信息,已进行结构化处理。
该数据集适合用于汽车市场分析、价格预测、车型分类以及用户购车决策支持等领域。
数据用途概述:
该数据集具有广泛的应用潜力,特别适用于以下场景:
研究与分析:适用于汽车市场趋势分析、汽车性能与价格关系研究、不同车型市场表现对比等研究。
行业应用:可以为汽车制造商、经销商、汽车租赁公司和汽车评估机构提供数据支持,用于市场调研、定价策略制定、车型推荐等。
决策支持:支持消费者购车决策,帮助用户根据自身需求筛选合适的车型。
教育和培训:作为数据分析、机器学习、市场营销等相关课程的辅助材料,帮助学生和研究人员深入理解汽车市场。
此数据集特别适合用于分析汽车特征与市场价格之间的关系,预测汽车价格,以及评估不同车型在市场上的表现,从而帮助用户做出更明智的决策。